Prompting & Task Execution

Screen 1: Prompting & Task Execution

Modul 2 Einführung·4 min

Dieselbe Anfrage, auf zwei verschiedene Arten formuliert, erzeugt zwei unterschiedliche Qualitätsstufen.

Bitten Sie Claude, „etwas über unsere Q3-Ergebnisse zu schreiben", und Sie erhalten einen generischen Absatz. Geben Sie das Publikum an, die drei Ergebnisse, die wichtig sind, das Format und die Länge, und Sie erhalten einen Entwurf, den Sie fast versenden können. Das Modell ist zwischen diesen beiden Anfragen nicht intelligenter geworden. Der prompt ist es.

Dieses Modul behandelt Prompting als eine Kommunikationsdisziplin mit erlernbarer Struktur, nicht als eine Fähigkeit, die manche Menschen haben und andere nicht. Die Struktur hat einen Namen im AI Fluency Framework: Description, die Kompetenz, Claude genau zu sagen, was Sie wollen. Description ist das Rückgrat dieses Moduls und die Prompting-Grundlage, auf der der Rest des Kurses aufbaut.

Am Ende dieses Moduls können Sie:

• 1Effektive prompts für geschäftliche und technische Aufgaben mit einer wiederholbaren Komponentenstruktur erstellen.

• 2Task-Decomposition-Techniken anwenden, um komplexe, mehrteilige Anfragen zu strukturieren.

• 3prompts diagnostisch iterieren, um die Ausgabequalität zu verbessern.

• 4Prompting-Strategie an den Aufgabentyp anpassen: Analyse, Recherche, Entwurf oder Brainstorming.

Konsistente Ausgabequalität kommt von prompt-Struktur, nicht von Cleverness oder Glück. Lernen Sie die fünf Komponenten, lernen Sie, komplexe Arbeiten zu zerlegen, lernen Sie, auf die Komponente zu iterieren, die fehlgeschlagen ist, und lernen Sie, die Strategie an den Aufgabentyp anzupassen. Diese vier Fähigkeiten decken den gesamten Prompting-Abschnitt der Prüfung ab.

Wir haben diesen Associate-Kurs Modul 2: Prompting & Task Execution entwickelt, um Ihnen, echte Arbeit mit Claude zu erledigen. Behandeln Sie ihn als Bildungsinhalte. Er stellt keine rechtliche, finanzielle oder andere professionelle Beratung dar, daher passen Sie das Gelernte an Ihre eigene Situation an. Unsere Produkte und Dienstleistungen entwickeln sich schnell, daher können bestimmte Inhalte Fehler enthalten oder veraltet sein; denken Sie daran, auf der Website oder in der Dokumentation von Anthropic zu überprüfen. Beispiele und Szenarien, die im Kurs verwendet werden, sind illustrativ und oft fiktiv. Wenn das Kursmaterial ein Unternehmen oder Produkt erwähnt, bedeutet dies nicht, dass Anthropic es unterstützt, sie Anthropic unterstützen oder dass wir verbunden sind. Beachten Sie auch, dass Ihre Nutzung von Anthropic-Produkten und -Dienstleistungen durch unsere Bedingungen, Richtlinien und Dokumentation abgedeckt ist; wenn etwas in diesem Kurs damit in Konflikt steht, haben diese Vorrang.

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Screen 2: Anatomie eines effektiven Prompts

Unterricht Anatomie eines Prompts·12 min

Ein starker prompt wird aus Komponenten aufgebaut, und die meisten schwachen prompts fehlt eine oder mehrere davon.

Die Benennung der Komponenten verwandelt Prompting von Raterei in eine Checkliste, die Sie vor dem Versenden einer nicht trivialen Anfrage durchlaufen können.

Der Komponentenstapel

Fünf Komponenten tragen fast das gesamte Gewicht in einem professionellen prompt. Klappen Sie jede Karte um, um zu sehen, was sie kontrolliert.

Role

Wer Sie Claude für diese Aufgabe sein möchten: ein Finanzanalyst, ein Redakteur, ein Richtlinienprüfer. Role legt das Vokabular, die Tiefe und die Annahmen fest, die Claude mitbringt.

Context

Der Hintergrund, den Claude nicht kennen kann, es sei denn, Sie stellen ihn bereit: das Publikum, die Situation, frühere Entscheidungen, das Quellenmaterial. Dies ist die Komponente, die Profis am häufigsten weglassen.

Task

Die spezifische Aktion, angegeben als klare Anweisung. „Zusammenfassen", „vergleichen", „entwerfen", „identifizieren": ein primäres Verb, eindeutig angegeben.

Constraints

Die Grenzen: Länge, Ton, was einzubeziehen ist, was auszulassen ist, was zu vermeiden ist. Constraints sind, wie Sie die Ausgabe ohne umfangreiche Bearbeitung nutzbar halten.

Output format

Die Form des Ergebnisses: eine Tabelle, eine Aufzählung, ein dreiteiliges Memo, ein Entwurf einer E-Mail. Die Angabe des Formats im Voraus spart eine Iteration.

Nicht jeder prompt braucht alle fünf. Eine schnelle Frage braucht eine Aufgabe und vielleicht eine Constraint. Ein Client-Deliverable braucht alle fünf. Die Fähigkeit besteht darin, zu bemerken, welche Komponenten eine bestimmte Aufgabe erfordert.

Description in der Praxis

Die Description-Kompetenz ist die Gewohnheit, jede Komponente explizit zu machen, anstatt anzunehmen, dass Claude sie ableitet. Sofern Sie eine Quelle nicht über einen Connector verbinden, kann Claude Ihren Posteingang, Ihr Organigramm oder das letzte Treffen nicht sehen, und selbst mit einem Connector sieht Claude nur das, was Sie ihm Zugriff gewährt haben. Alles, das nur in Ihrem Kopf lebt oder außerhalb einer verbundenen Quelle liegt, ist eine Context-Lücke, und Context-Lücken sind der einzelne häufigste Grund, warum ein prompt für neue Benutzer unterperformt.

Diagnose eines schwachen Prompts

Halten Sie einen enttäuschenden prompt gegen den Komponentenstapel und die Lücke wird normalerweise offensichtlich. Fehlender Context erzeugt generische Ausgabe. Ein mehrdeutiges Task-Verb erzeugt die falsche Aktion. Fehlende Constraints erzeugen Ausgabe, die die falsche Länge oder den falschen Ton hat. Die Komponenten sind auch eine Diagnose-Checkliste, weshalb Lektion 4 zu ihnen zurückkehrt, wenn die Ausgabe zu kurz kommt.

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Screen 3: Ein durchgearbeitetes Beispiel

Unterricht Anatomie eines Prompts·enthalten in L2

Schwacher prompt: alles implizit gelassen

Claude erzeugt drei plausible Absätze, die fast jedes Unternehmen beschreiben könnten. Kein Publikum, keine Zahlen, kein Format, kein Sinn dafür, was wichtig ist. Die Ausgabe ist nicht falsch. Sie ist unbrauchbar, weil der prompt fast nichts angegeben hat.

Starker prompt: Komponenten explizit gemacht

Gleiches Modell, gleiche Daten. Der zweite prompt erzeugt einen Entwurf, den der Analyst in zwei Minuten verfeinern kann, anstatt ihn von Grund auf neu zu erstellen. Der Unterschied liegt vollständig in der Spezifikation.

Die Gewohnheit, die man aufbauen sollte

Laufen Sie die fünf Komponenten in Ihrem Kopf durch: Habe ich Claude die Role gegeben, den Context, den es nicht ableiten kann, eine eindeutige Aufgabe, die Constraints und das Format, das ich zurück haben möchte? Dreißig Sekunden Spezifikation sparen routinemäßig mehrere Korrekturschleifen.

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Screen 4: Task Decomposition für komplexe Anfragen

Unterricht Task Decomposition·10 min

Einige Anfragen sind zu groß, um sie als eine einzelne Anweisung anzugeben.

Wenn eine Aufgabe mehrere unterschiedliche Phasen hat, führt das Packen in einen prompt zu oberflächlicher Arbeit in jeder Phase. Decomposition ist, wie Sie eine komplexe Anfrage in eine Sequenz zerlegen, die Claude gut ausführen kann.

Decomposition bedeutet, ein mehrteiliges Problem in diskrete, geordnete Schritte zu unterteilen und diese dann nacheinander auszuführen, anstatt alles auf einmal zu fragen. Eine Lieferantenbewertung ist ein gutes Beispiel: Sie sind wirklich vier Aufgaben in einem Satz.

Die Single-Prompt-Version, die unterperformt

Claude muss Kriterien erfinden, sie anwenden, Kompromisse abwägen und empfehlen, alles in einem Durchgang. Es wird alle vier oberflächlich tun und Sie werden die Begründung hinter der Empfehlung nicht sehen.

Die zerlegte Version

Jeder Schritt erzeugt ein überprüfbares Zwischenergebnis. Wenn die Kriterien in Schritt 1 falsch sind, fangen Sie es ab, bevor Sie bewerten, nicht nachdem die Empfehlung erfolgt ist. Decomposition macht die Arbeit auch nachvollziehbar, was wichtig ist, wenn jemand fragt, wie die Empfehlung erreicht wurde.

Ein Gespräch oder mehrere

Halten Sie sequenzielle Schritte, die aufeinander aufbauen, in einem Gespräch, damit jeder Schritt die vorherigen Ergebnisse sieht. Wechseln Sie zu einem separaten Gespräch, wenn ein Schritt wirklich unabhängig ist, oder wenn das Gespräch lang genug geworden ist, dass der frühe Context sich verschlechtert. Dieses Urteil verbindet sich direkt mit den Context-Management-Fähigkeiten aus Modul 1.

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Screen 5: Einen parallelen Fall zerlegen

Unterricht Task Decomposition·enthalten in L3

Drei Deliverables, eine Grundlage: sequenzieren Sie die gemeinsame Extraktion zuerst.

Ein Communications Manager muss ein dichtes 20-seitiges Richtliniendokument in eine interne Ankündigung, eine FAQ für Mitarbeiter und ein kurzes Briefing für Führungskräfte umwandeln. Bevor Sie weiterlesen, zerlegen Sie dies in eine geordnete Abfolge von Schritten, die Sie mit Claude ausführen würden.

Modell-Decomposition

Schritt 1: Extrahieren Sie die wesentlichen Änderungen aus dem Richtliniendokument und was jede in der Praxis bedeutet.

Schritt 2: Bestätigen Sie, dass die Extraktion vollständig und genau ist, bevor Sie etwas darauf aufbauen.

Schritt 3: Entwerfen Sie die Mitarbeiteransage aus der bestätigten Änderungsliste, abgestimmt auf ein allgemeines Publikum.

Schritt 4: Entwerfen Sie die FAQ, indem Sie die Fragen antizipieren, die Mitarbeiter wahrscheinlich zu diesen Änderungen stellen werden.

Schritt 5: Entwerfen Sie das Executive Briefing, komprimiert auf Entscheidungen und Auswirkungen.

Warum diese Reihenfolge

Die Schritte 1 und 2 bauen eine verifizierte Grundlage auf, auf die alle drei Deliverables zurückgreifen. Das Entwerfen eines Deliverables vor der Bestätigung der Änderungsliste riskiert, dieselbe Fehlinterpretation in drei Dokumente zu propagieren. Sequenzieren Sie die gemeinsame, hochriskante Extraktion zuerst; lassen Sie die parallelen Entwürfe folgen.

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Screen 6: prompts iterieren, um die Ausgabe zu verbessern

Unterricht Iterieren zur Verbesserung·8 min

Ein erster Entwurf von Claude landet selten perfekt. Die Fähigkeit besteht nicht darin, den ganzen prompt umzuschreiben, wenn die Ausgabe enttäuscht. Es ist, die Ausgabe zu lesen, um zu diagnostizieren, welche Komponente zu kurz kam, und dann genau diese eine Sache zu reparieren.

Ausgabemängel sind prompt-Diagnostik

Jede Art von Enttäuschung weist auf eine spezifische Komponente zurück:

Symptom

Wahrscheinliche Ursache

Behebung

Die Ausgabe ist generisch oder daneben

Der Context war dünn

Fügen Sie den Hintergrund hinzu, den Claude nicht ableiten konnte

Die Ausgabe beantwortete die falsche Frage

Das Task-Verb war mehrdeutig

Schärfen Sie die Anweisung

Die Ausgabe hat die falsche Länge, den falschen Ton oder die falsche Form

Eine Constraint oder das Format fehlte

Fügen Sie es hinzu

Die Ausgabe ist nah dran, aber verfehlt einen Abschnitt

Iterieren Sie nur auf diesem Abschnitt; verwerfen Sie keinen Entwurf, der größtenteils richtig ist

Gezielte Überarbeitung, nicht vollständiges Umschreiben

Wenn Sie den gesamten prompt umschreiben, verlieren Sie die Teile, die funktioniert haben, und Sie können nicht sagen, welche Änderung das Problem behoben hat. Ändern Sie die eine Komponente, auf die die Ausgabe Sie hingewiesen hat, senden Sie erneut und vergleichen Sie. Die gleiche Diagnose-Disziplin gilt für die Fehlerbehebung bei jedem unterperformenden Workflow, der in Modul 7 ausführlich behandelt wird.

Ein Live-Iterationszyklus

Beobachten Sie die Diagnose-und-Reparatur-Schleife auf einem absichtlich schwachen prompt.

Round 1 prompt

„Schreiben Sie eine Folge-E-Mail an den Client über das verzögerte Deliverable. "

Round 1 Ausgabe

Eine generische, leicht defensive dreiteilige E-Mail, die nicht sagt, wann das Deliverable ankommt oder warum es sich verzögert hat. Diagnose: Der Context ist dünn (kein Grund, kein neues Datum) und es gibt keine Ton-Constraint.

Round 2 prompt

„Schreiben Sie eine Folge zum Client über die zweitägige Verzögerung beim Analytics-Deliverable. Die Ursache war ein Datenkualitätsproblem, das wir jetzt behoben haben; neue Lieferung ist Donnerstag. Ton: verantwortungsvoll, nicht über-entschuldigend. Halten Sie es unter 120 Wörtern. "

Round 2 Ausgabe

Eine straffe, verantwortungsvolle Notiz mit der Ursache, dem neuen Datum und einem selbstbewussten Abschluss. Diagnose: stark; nur die Betreffzeile fehlt.

Round 3 prompt

„Gut. Fügen Sie eine Betreffzeile hinzu, die Auflösung signalisiert, nicht nur Verzögerung. "

Drei Runden, jede ändert genau die Komponente, die die vorherige Ausgabe offengelegt hat. Keine Runde warf funktionierenden Text weg, und in Runde drei war die Verbesserung marginal, das Signal zum Stoppen.

Zu wissen, wann man aufhört

Die Iteration hat konvergiert, wenn jede zusätzliche Runde marginale Änderung statt Verbesserung erzeugt. An diesem Punkt ergibt weitere Prompting weniger als eine schnelle manuelle Bearbeitung. Das Erkennen sinkender Erträge ist Teil der Fähigkeit: Das Ziel ist ein brauchbares Ergebnis, nicht ein perfekter prompt.

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Screen 7: Strategie nach Aufgabentyp anpassen

Unterricht Strategie nach Aufgabentyp·8 min

Der Komponentenstapel gilt für jeden prompt, aber die Betonung verschiebt sich mit der Aufgabe.

Analyse, Recherche, Entwurf und Brainstorming belohnen jeweils ein anderes Gleichgewicht zwischen Spezifität und kreativem Spielraum. Die Verwendung eines festen Stils über alle vier hinweg kostet Qualität bei jeder Aufgabe, zu der er nicht passt.

Analyse. Möchte enge Constraints und explizite Kriterien. Sagen Sie Claude, was zu messen ist, gegen welchen Standard und wie Mehrdeutigkeit zu handhaben ist. Niedriger kreativer Spielraum; hohe Spezifikation.

Recherche. Möchte klaren Umfang und Quellenmanagement. Definieren Sie die Frage, die Grenzen und ob aktuelle Quellen erforderlich sind. Schnelle Aktualitätsbedürfnisse können durch Aktivierung der Websuche im Chat erfüllt werden, während tiefe Multi-Quellen-Untersuchung auf Research hinweist (verfügbar in bezahlten Plänen). Fordern Sie Zitate an, damit Ansprüche überprüfbar sind.

Entwurf. Möchte Publikum, Ton und Format angegeben, mit Raum für Claude, die Formulierung zu finden. Mittlerer Spielraum: Sie kontrollieren die Form, Claude füllt sie.

Brainstorming. Möchte lockere Constraints und hohen Spielraum. Über-Spezifikation tötet die Divergenz, die Sie anstreben. Geben Sie das Ziel und die Grenzen an, dann fragen Sie nach Volumen und Reichweite, bevor Sie eingrenzen.

Strategie-Kurzreferenz

Aufgabentyp

Was zu straffen

Was zu lockern

Analyse

Kriterien, Standards, Umfang

Formulierung

Recherche

Frage, Quellen, Zitate

Syntheseansatz

Entwurf

Publikum, Ton, Format

Wortwahlwahl

Brainstorming

Nur Ziel und Leitplanken

Menge und Richtung

Vier Mini-Demos, eine pro Aufgabentyp

Analyse. „Vergleichen Sie diese zwei Lieferantenverträge zu Zahlungsbedingungen, Kündigungsrechten und Haftungsgrenzen. Geben Sie für jeden an, welcher Vertrag für uns günstiger ist und warum, in einer dreigliedrigen Tabelle. " Enge Kriterien, definierte Ausgabe, kein Raum zum Wandern.

Recherche. „Verwenden Sie aktuelle Quellen, um zusammenzufassen, wie drei benannte Konkurrenten ihre Q2-Launches positioniert haben. Zitieren Sie jede Quelle. Kennzeichnen Sie alles, das Sie nicht überprüfen können. " Umfang und Zitier-Disziplin im Voraus; Research (oder Websuche im Chat für leichtere Bedürfnisse) liefert die Aktualität.

Hinweis: Zitate sind überprüfbar, wenn sie aus einer verankerten Quelle stammen (Websuche oder Research-Ergebnisse); Zitate, die aus dem Training Memory allein erzeugt werden, können gleich selbstbewusst aussehen und sollten unabhängig überprüft werden.

Entwurf. „Entwerfen Sie einen 150-Wort-LinkedIn-Post, der unsere neue Reporting-Funktion ankündigt, ausgerichtet auf Operations Manager, in einer selbstbewussten, aber nicht zu verkäuferischen Stimme. " Publikum, Länge und Ton festgelegt; Formulierung offen gelassen.

Brainstorming. „Geben Sie mir 20 Winkel für eine Kampagne rund um schnellere Month-End Close. Reichen Sie weit; bearbeiten Sie sich nicht selbst. " Nur Ziel und eine Leitplanke; die Constraints kommen später, nachdem die Reichweite existiert.

Die gleiche prompt-Struktur liegt allen vier zugrunde, aber das Zifferblatt zwischen Kontrolle und Spielraum bewegt sich mit der Aufgabe. Der zugrunde liegende Zug ist jedes Mal gleich: Entscheiden Sie, wo Sie Kontrolle brauchen und wo Sie Spielraum brauchen, dann setzen Sie Constraints entsprechend. Das Anpassen der Strategie an den Aufgabentyp ist das, was einen kompetenten Prompter von einem unterscheidet, der die gleiche mittelmäßige Ausgabe bei jeder Aufgabe erhält.

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Screen 8: Checkpoint: Diagnose der prompts

CheckpointStrategie nach Aufgabentyp·5 min

Vier prompts unten haben jeweils eine dominante Schwäche. Identifizieren Sie für jeden die fehlende oder falsch behandelte Komponente und geben Sie die einzelne Änderung an, die die Ausgabe am meisten verbessern würde.

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Screen 9: Übung: Reparieren Sie den unterperformenden Prompt

ÜbungReparieren Sie den Prompt·6 min

Diese Übung bringt das ganze Modul zusammen: ein schwacher prompt, seine enttäuschende Ausgabe und Ihre Aufgabe, die fehlende Spezifikation zu diagnostizieren und ihn mit dem Komponentenstapel zu reparieren.

Unten ist ein prompt, die Ausgabe, die er erzeugt hat, und das tatsächliche Ziel des Autors. Arbeiten Sie in drei Schritten: Finden Sie die Spezifikationslücken, ordnen Sie jede Reparatur der Komponente zu, die sie repariert, dann montieren Sie den reparierten prompt. Die ideale Antwort wird am Ende offenbart.

„Fassen Sie das Kundenfeedback zusammen und sagen Sie mir, was ich tun soll. "

Eine generische fünfteilige Aufzählung von Themen („Kunden wollen schnellere Unterstützung", „Preise sind ein Problem") mit vagen Ratschlägen („erwägen Sie, die Reaktionszeiten zu verbessern"). Nichts an die tatsächlichen Daten gebunden, keine Prioritäten, nichts Umsetzbares.

Ein Product Manager hat 200 Umfrageantworten und braucht die Top-Drei-Probleme nach Häufigkeit, jeweils mit einem repräsentativen Zitat, geordnet, damit sie entscheiden kann, was dieses Quartal zu reparieren ist.

Wählen Sie jede Komponente aus, die der prompt vermisst oder unter-spezifiziert.

Ziehen Sie jedes Fragment zu der Komponente, die es erfüllt. Ein Fragment gehört nicht dazu.

Ordnen Sie die fünf Fragmente in eine saubere prompt-Sequenz.

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Screen 10: Modul 2 Quiz: Prompting-Grundlagen

QuizModul 2·5 min

Fünf Szenario-Stil-Fragen. Jede präsentiert eine Situation; wählen Sie die Antwort, die das Prompting-Framework des Moduls am besten anwendet. Ungefähr fünf Minuten.

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Screen 11: Wichtigste Erkenntnisse

Modul 2 Wichtigste Erkenntnisse·5 min

Fünf Dinge, die über dieses Modul hinweg gelten:

Struktur treibt Qualität, nicht Cleverness.

Fünf Komponenten (Role, Context, Task, Constraints, Output format) tragen fast jeden professionellen prompt. Laufen Sie sie durch, bevor Sie etwas versenden, das wichtig ist.

Context ist die Komponente, die Sie vergessen werden.

Claude kann nicht sehen, was nur in Ihrem Kopf lebt. Die häufigste Ursache für generische Ausgabe ist eine Context-Lücke, nicht eine Modellbegrenzung.

Zerlegen Sie komplexe Arbeit in geordnete Schritte.

Mehrstufige Anfragen gelingen, wenn jeder Schritt ein überprüfbares Ergebnis erzeugt und die hochriskante Grundlage zuerst gebaut wird.

Iterieren Sie auf der Komponente, die fehlgeschlagen ist.

Lesen Sie die Ausgabe als Diagnose, ändern Sie die eine Sache, auf die sie hinweist, und stoppen Sie, wenn Runden das Ergebnis nicht mehr verbessern.

Passen Sie die Strategie an den Aufgabentyp an.

Analyse möchte Constraints; Brainstorming möchte Spielraum. Entscheiden Sie, wo Sie Kontrolle brauchen und wo Sie Spielraum brauchen, dann setzen Sie Constraints entsprechend.

Alle Produktverhaltens-Beschreibungen basieren auf claude. ai-Funktionen ab Juni 2026. Die Funktionsverfügbarkeit und das Verhalten sollten gegen die aktuelle Anthropic-Dokumentation bei Veröffentlichung überprüft werden:

• Anthropic docs: prompt engineering overview and best practices, platform. claude. com/docs

• AI Fluency Framework: Description competency, for the prompting backbone framing

• Claude Help Center: Code execution for verified calculation, support. claude. com

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Screen 12: Glückwunsch! Sie haben dieses Modul erfolgreich abgeschlossen.

Modul AbgeschlossenAssociate Path·2 min

Sie können jetzt prompts strukturieren, die konsistente, hochwertige Ergebnisse von Claude erhalten. Beherrschen Sie den prompt, und Claude tut genau das, was Sie brauchen, jedes Mal.

M1: Product & Model Selection

Wählen Sie den richtigen Einstiegspunkt, das richtige Modell und die richtigen Funktionen für jede Aufgabe.

M2: Prompting

Bauen Sie strukturierte prompts und passen Sie sie an den Aufgabentyp an.

M3: Output Evaluation

Validieren Sie die Ausgabe und wissen Sie, wann menschliche Überprüfung nicht verhandelbar ist.

M4: Workflow Integration

Ordnen Sie einen Workflow gegen Delegation-Kriterien zu und gestalten Sie ihn sicher um.

M5: Configuration

Konfigurieren und verwalten Sie Projects, Anweisungen und Knowledge.

M6: Governance

Wenden Sie Use-Case-, Daten-, Richtlinien- und Ethik-Urteil verantwortungsvoll an.

M7: Troubleshooting

Diagnostizieren Sie Unterperformance und optimieren Sie Workflows, wenn Ergebnisse zu kurz kommen.

M8: Course Summary & Next Steps

Fassen Sie die Reise zusammen, bereiten Sie sich auf die Prüfung vor und erkennen Sie Eskalationsgrenzen zu den Developer- und Architect-Tracks.